Domanda:
Quali dati e ricerche sono disponibili sul rischio di mortalità (tasso di mortalità per infezione) di COVID-19?
Dale Newton
2020-05-09 23:56:32 UTC
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Date le controversie e la confusione sugli aspetti del COVID-19, in particolare sui confronti e i contrasti con il rischio di mortalità dell'influenza stagionale, sto cercando dati e risultati sul rischio di mortalità (tasso di mortalità per infezione) del Covid-19 .

Il rischio di mortalità, o Tasso di mortalità per infezione (IFR), a volte noto come "tasso di mortalità", "tasso di mortalità" o "letalità" rappresenta il rischio di morire dopo aver contratto il virus , ed è calcolato come il numero di decessi diviso per il numero di infezioni.

Il rischio di mortalità (IFR) di COVID-19 è spesso trascurato dai media mainstream, che tendono a concentrarsi sul tasso di mortalità del caso ( numero di morti diviso per il numero di CASI), o falsamente equiparare i due.

Il tasso di mortalità dei casi non è di per sé, tuttavia, un indicatore valido del rischio di mortalità di un virus in quanto non tiene conto per i casi non segnalati / asintomatici e quindi il numero reale di infezioni o le stime di esse. Da qui l'interesse per dati / studi sul rischio di mortalità.

Rif:
https://medicalxpress.com/news/2020-05-team-covid-infection-fatality.html
http://jdmichel.blog.tdg.ch/archive/2020/03/24/covid-19-the-game-is-over-305275.html?fbclid=IwAR2xfWuLuVodAVLk8bZ9VzDTGsa_7CS0B0xmlZw6AqskRNRj2 / a>

Fonte / criteri di informazione :

Ai fini di questa domanda, tutte le risposte devono venire con dati / risultati specifici e referenziati basati su ( o almeno indicando esplicitamente) il numero di infezioni (noto direttamente attraverso i test dell'intera popolazione in studio, come in situazioni di reclusione / isolamento, o in base al numero di infezioni modellato / stimato / estrapolato), e il numero di morti in ogni caso.

Questa domanda non cerca risposte contenenti stime personali degli intervistati e le fonti che forniscono ipotesi basate su prove aneddotiche o impressioni / esperienze non soddisfano i criteri per questa domanda.

Le informazioni basate interamente sul rapporto di mortalità CASE (cioè che ignora il numero di infezioni non segnalate / infezioni asintomatiche) non interessano ai fini di questa domanda per i motivi citati.

Per evitare errori statistici dovuti a piccole dimensioni del campione, limitare le fonti solo ai risultati che si basano su popolazioni / dimensioni del campione (numero totale di infezioni, stimato o noto) superiore a 500

Altri ceppi di coronavirus già circolanti tra la popolazione prima di COVID-19 (ad es. 229E, HKU1, NL63, OC43) non sono di interesse ai fini di questa domanda.

Nel caso di articoli di notizie, ovviamente dovrebbero essere inclusi riferimenti a sostegno di dati / risultati o almeno rintracciabile dall'articolo, altrimenti l'informazione non è utile.

Va ​​da sé che il rapporto / rischio presentato in una data fonte non determina, di per sé, la qualità della risposta, e tutti le risposte che soddisfano i criteri dati sono incoraggiate, indipendentemente da quanto i risultati che contengono possono essere coerenti o incoerenti con altri risultati.

Sentiti libero di indicare i seguenti punti di dati se sono noti quando indichi qualsiasi fonte di informazione, sono di ovvia rilevanza per il rischio di mortalità (IFR). In ogni caso, leggerò tutti i post e riassumerò i dati sotto varie intestazioni come ho fatto nella mia risposta alla domanda, che aggiornerò man mano che arriveranno le risposte.

  • Età media di le persone considerate nello studio e il rischio di mortalità stratificato per età (rischio di mortalità per diversi gruppi di età), se noto.
  • Quanto tempo è trascorso da quando tutte le persone considerate nello studio sono state infettate, se note, poiché i decessi possono verificarsi dopo la raccolta dei dati.
  • Se gli aggiustamenti ritardano il morti dopo il rilascio dei dati) sono inclusi nelle informazioni, se note.
  • Possibili malattie sottostanti che possono aumentare la probabilità di morte se note.
  • Altri fattori.

Di seguito ho fornito una risposta (ora un wiki) in cui tutte le fonti che ho trovato o sono state fornite qui che soddisfano i criteri dati sono riassunte con il corrispondente rischio di mortalità.

Sì, non è esattamente chiaro se questo sia IFR o CFR, ma l'IFR può per definizione essere solo inferiore (o uguale a) rispetto al CFR, quindi potrebbe essere considerato un limite superiore ai fini della domanda. Non li ho inclusi tutti ma ci sono più fonti che citano un IFR influenzale dello 0,1%.
@fizz Non riesco a trovare neanche meta-studi o studi peer-reviewed sull'IFR influenzale finora. Tutto quello che posso citare sono i molteplici riferimenti in fondo alla fonte di KHN.org (e molti altri siti web, ma nessuno con link a uno studio di quel tipo).
Bene, puoi rilasciare quella parte qui. Non c'è motivo (oltre alla tua volontà, dal momento che fai la domanda) che questa domanda debba essere un confronto esplicito con l'influenza.
Devo cambiare questa domanda in "Quali dati sono disponibili sul rischio di mortalità (infezione - rapporto di morte) di Covid-19" ?. Veramente non sono particolarmente interessato a insistere su un IFR influenzale. Voglio solo rivedere studi e dati sul rischio di mortalità del Covid-19. Ho inserito solo quella parte nella domanda come consigliato quando l'ho pubblicata inizialmente su Stack Exchange "Skeptics".
Sì, sarebbe un approccio migliore qui, penso. (Nota anche che ho chiesto a un q separato sull'IFR influenzale qui ora, poiché ero frustrato dalle fonti che ho trovato.)
questi tassi variano considerevolmente in base alla fascia di età .. un po 'insignificante senza quei dati.
Tre risposte:
#1
+6
Fizz
2020-05-10 02:10:25 UTC
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Ebbene, esiste una stima meta-analitica dell'IFR per Covid-19 già disponibile anche se solo come bozza di documento:

c'erano 13 stime di IFR incluso nella meta-analisi finale, da un'ampia gamma di paesi, pubblicata tra febbraio e aprile 2020. La meta-analisi ha dimostrato una stima puntuale dell'IFR dello 0,75% (0,49-1,01%) con una significativa eterogeneità (p<0.001 ). Conclusione: sulla base di una revisione sistematica e di una meta-analisi delle prove pubblicate su COVID-19 fino alla fine di aprile 2020, l'IFR della malattia nelle popolazioni è dello 0,75% (0,49-1,01%). Tuttavia, a causa dell'elevata eterogeneità nella meta-analisi, è difficile sapere se questa rappresenta la stima puntuale "vera". È probabile che luoghi diversi sperimenteranno IFR diversi. Sono urgentemente necessarie ulteriori ricerche sull'IFR stratificato per età per informare il processo decisionale su questo fronte.

Un paio di punti aggiuntivi dal documento:

L'analisi per paese di origine non sembrava avere un effetto sostanziale sui risultati, con entrambi gli studi interni ed esterni alla Cina che mostravano stime aggregate simili [...] C'era un'eterogeneità molto significativamente inferiore negli studi pubblicati utilizzando dati cinesi (I 2 = 0%, p> 0,5)

D'altra parte, hanno scoperto che le stime IFR (nella misura in cui) sono aumentate di mese, in aprile in particolare, sebbene questo si riferisce alla data di pubblicazione dello studio piuttosto che all'intervallo di tempo compreso tra le osservazioni dello studio. (Personalmente, lo trovo un po 'intrigante, poiché durante la pandemia H1N1 / 09, ho letto - anche se non in modo molto dettagliato - che le stime CFR per lo più sono diminuite nel tempo.)

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C'è una tabella riassuntiva con i risultati esatti di ciascuno dei 13 studi alla fine di questa meta-analisi. Purtroppo è in un formato un po 'troppo vistoso da includere qui; quella tabella si estende su 5 pagine della bozza di carta.

Grazie per aver postato quel giornale. L'ho aggiunto al sommario delle fonti (n. 8 nell'elenco) nella mia risposta alla domanda.
#2
+2
Dale Newton
2020-05-10 00:08:45 UTC
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Di seguito è riportato un riepilogo di tutti i dati e i risultati che hanno risposto a questa domanda che soddisfano i criteri di cui sopra che ho trovato o che sono stati indicati nelle risposte a questa domanda. Il rischio di mortalità indicato è quello fornito nel documento di ricerca citato o, dove non viene citato alcun documento (fonti 6,7 e 9), il numero di morti diviso per il numero di infezioni in base ai dati grezzi.

1. "Stime della gravità della malattia da coronavirus 2019: un'analisi basata su modello". Robert Verity, PhD et al.
https://www.thelancet.com/journals/laninf/article/PIIS1473-3099(20)30243-7/fulltext

Rischio di mortalità (complessivo) = 0,657%

Rischio di mortalità (stratificato per età):
0–9 = 0,00161%
10 –19 = 0,00695%
20–29 = 0,0309%
30–39 = 0,0844%
40–49 = 0,161%
50–59 = 0,595%
60–69 = 1,93%
70–79 = 4,28%
≥80 = 7,80%


2.LA COUNTY PUBLIC HEALTH DEPARTMENT / UNIVERSITY OF SOUTHERN CALIFORNIA STUDY FINDINGS.
https: //qz.com/1841445/covid-19-may-be-undercounted-50-fold-in-la-antibody-surveys-show/
https://reason.com/ 2020/04/20 / la-county-test-anticorpi-suggeriscono-che-il-tasso-di-mortalità-per-covid-19-è-molto-inferiore-di-persone-temuto /
Infezioni (in USA, estrapolati) = da 221,00 a 442.000.
Fattori di età: stima corretta per l'età per l'intera popolazione degli Stati Uniti.

Rischio di mortalità (IFR) = 0,1% - 0,3%.


3.GANGELT, STUDIO GERMANIA.
https : //www.land.nrw/sites/default/files/asset/document/zwischenergebnis_covid19_case_study_gangelt_0.pdf
https://www.technologyreview.com/2020/04/09/999015/ analisi-del-sangue-mostrano-15-persone-ora-sono-immuni-a-covid-19-in-una-città-in-germania /? fbclid = IwAR1P-zqpfx6ATyVsGYa_9EHVgr3aY0ryKDh_uuC90xKtXMWXKR4fR4 Fattori di età: Stima corretta per età per l'intera popolazione adulta di Gangelt. Infezioni (circa) = 2% della popolazione adulta di Gangelt.

Rischio di mortalità stimato (IFR) = 0,37%


4.DIAMOND PRINCESS OUTBREAK.
https://www.statista.com/statistics/1099517/japan-coronavirus-patients-diamond-princess/
Data dell'ultima possibile infezione: 1 marzo 2020
Morti fino ad oggi : 13 Studio n. 1 di Diamond Princess (rischio di mortalità):
"Stima del rapporto di infezione e mortalità per COVID-19 utilizzando dati aggiustati per età dall'epidemia sulla nave da crociera Diamond Princess". Timothy W Russell et al.
https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.03.05.20031773v2
Età media: stima aggiustata per età per l'intera popolazione della Cina. CI = 95%.

Rischio di mortalità stimato (IFR) = 0,5%

Studio Diamond Princess n. 2 (stima delle infezioni):
"Il contributo della SARS asintomatica- Infezioni da CoV-2 alla trasmissione - un'analisi basata su modello dell'epidemia di Diamond Princess ”. Jon C. Emery et al.
https://cmmid.github.io/topics/covid19/reportsEmery_Transmission%20from%20asymptomatic%20SARS-CoV-2.pdf
Età media = 65. Infezioni stimate totali: 1.304 (1.198-1.416).

Rischio di mortalità (IFR) basato sulla stima delle infezioni medie = 0,99%


5.STIMA DEL RISCHIO DI MORTE DA JEAN-DOMINQUE MICHEL.
https://phusis.ch/2020/03/25/covid-19-il-sagit-dune-epidemie-banale/
Fattori di età: statistiche citate per l'intera popolazione della Cina come del tempo di pubblicazione (25 marzo 2020).

Rischio di mortalità (IFR) = < 0,3%


6.STUDIO DI STOCCOLMA.
Dati sulle infezioni: "Stime del picco- giorno e il numero di individui infetti durante l'epidemia di covid-19 nella regione di Stoccolma, Svezia.
febbraio - aprile 2020 ".
https://www.folkhalsomyndigheten.se/publicerat-material/publikationsarkiv / i / stime-del-picco-giornaliero-e-del-numero-di-individui-infetti-durante-l'epidemia-di-covid-19-nella-regione-di-stoccolma-svezia-febbraio-aprile- 2020 /
Tipo: stima basata su modelli.
CI: sconosciuto.
Dati sui decessi: https://c19.se/en/Sweden/Stockholm. Fattori relativi all'età: stima corretta per l'età per l'intera popolazione di Stoccolma.
Numero di infezioni all'8 aprile 2020 = 70.500
Numero di decessi al 1 ° maggio 2020 = 1.417.

Rischio di mortalità (IFR) = 2%


7.USS THEODORE ROOSEVELT OUTBREAK.
https://navylive.dodlive.mil/2020/03/ 15 / us-navy-covid-19-updates /
Data di arrivo dell'epidemia: 24 marzo 2020.
Numero di infezioni = 2.141
Numero di decessi fino ad oggi = 1
Media età =?

Rischio di mortalità (IFR) = 0,046%


8. PROGETTO DI STIMA DEL META-STUDIO PER LA STIMA DELL'IFR DEL CORONAVIRUS.
'A sistematic revisione e meta-analisi dei dati di ricerca pubblicati sui tassi di mortalità per infezione COVID-19 ", Gideon Meyerowitz-Katz et al.
https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.05.03.20089854v1
Fattori di età: meta-studio basato su studi con diversi gruppi di età / età media. Età media del meta-studio non indicata.

Rischio di mortalità stimato = 0,75% (0,49-1,01%)


9.CHARLES DE GAULLE AIRCRAFT CARRIER OUTBREAK.
https://en.wikipedia.org/wiki/COVID-19_pandemic_on_Charles_de_Gaulle
Data di arrivo: 10 aprile.
Età media =?
Numero di infezioni = 1.046
Morti fino ad oggi : 0

Rischio di mortalità (IFR) = 0%


Dato che stai fornendo la tua risposta alla tua domanda che ha già una risposta, e sembra che tu stia cercando una compilation, l'ho convertita in un wiki.
Grazie Carey. Sì, sto cercando di compilare quante più fonti indipendenti di dati / studi possibili, aggiungendole alla mia risposta alla domanda man mano che altre risposte arrivano indicando le fonti.
#3
+2
Alex I
2020-05-23 10:46:49 UTC
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Circa l'1-2% .

Anche se @Fizz e @Dale Newton hanno già fornito una bella raccolta (anche con statistiche), vorrei aggiungerne un'altra , che si basa su buon senso e statistiche .

Prima di tutto, la fonte dovrebbe essere tale che ci si possa ragionevolmente aspettare che riporti dati veritieri; questo significa praticamente governi democratici che lo prendono sul serio e non cercano di minimizzarlo per vari motivi. In secondo luogo, il numero di infezioni (come la più probabile fonte di errore) dovrebbe essere stimato da un insieme di dati più ampio possibile; quindi solo i dati provenienti da paesi che hanno un rapporto molto elevato tra test e risultati positivi e un programma di test rigoroso. Terzo, il test dovrebbe avere una sensibilità e una specificità ben note.

L'unica fonte che soddisfa meglio questi criteri è la Corea del Sud . La Corea del Sud ha eseguito 802.000 test, ha trovato 11142 infezioni confermate e ha avuto 264 decessi (al 22/05/2020), per un tasso di mortalità per infezione pura del 2,37% .

Australia e Nuova Zelanda forniscono entrambe una conferma approssimativa della stima basata sulla Corea del Sud. Australia ha eseguito 1192.000 test, trovato 7106 infezioni confermate e ha avuto 102 decessi, per un IFR dell ' 1,43% . La Nuova Zelanda ha eseguito 259.000 test, trovato 1504 infezioni confermate e ha avuto 21 decessi, per un IFR dell ' 1,39% .

In Corea del Sud, il rapporto tra test e infezioni confermate a 72: 1 è molto alto; Australia e Nuova Zelanda sono ancora più alte, ma (forse) con tracciamento meno buono. La definizione di "confermato" è un test PCR positivo, con un nuovo test positivo. La Corea del Sud ha anche un robusto programma di tracciamento dei contatti e sorveglianza per le persone che presentano sintomi che sarebbero sospetti anche se non collegati a un cluster noto. Di recente, solo un nuovo caso ha portato a eseguire 45k test su possibili contatti. Ovviamente questo non significa che abbiano contratto ogni singola infezione, ma non sarebbero lontani da essa; è ragionevole pensare di aver riscontrato la maggior parte delle infezioni, sintomatiche o meno. "La maggior parte" è un po 'difficile da quantificare, ma oltre il 50% è virtualmente certo e oltre l'80% è abbastanza probabile.

Il tasso di mortalità del 2,37% è abbastanza preoccupante e molto più alto della maggior parte degli altri rapporti , ma a mio parere proviene dal set di dati più affidabile (e più ampio). Ci sono alcune cose che possono spiegare questo: dati demografici (popolazione anziana), la maggior parte dei casi si è verificata abbastanza presto nella linea temporale (minore esperienza mondiale su un trattamento efficace), o forse alcuni grandi gruppi che si trovavano appena in una popolazione più anziana; e sì, ovviamente hanno perso alcune infezioni. Per questo motivo penso che sia ragionevole pensare che un tasso di mortalità per infezioni nella media della popolazione dovrebbe essere un po 'più basso; Dall'1% al 2% è un buon intervallo di buon senso. Un rapporto sudcoreano un po 'precedente ma più dettagliato che include dati demografici è disponibile qui: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.03.15.20036368v1.full.pdf (se qualcuno può trovare un altro recente, aggiungere un collegamento ad esso)

Considero la maggior parte delle fonti raccolte in altre risposte non credibili , per vari motivi. L'articolo di Lancet si basa principalmente su dati cinesi. Lo studio della contea di Los Angeles è stato condotto da Eran Bendavid (che ha condotto lo studio di Santa Clara altrettanto imperfetto che è stato completamente cestinato da quasi tutti link link e successivamente ritirato), ha utilizzato un anticorpo test che può avere un tasso di falsi positivi abbastanza alto (che a sua volta si basa su un minuscolo set di dati di convalida; 3 falsi positivi su 401 campioni negativi noti) e ha trovato 35 positivi su 863 (anche piuttosto piccoli campione). Il buon senso dice che le conclusioni basate sui dati di un intero paese e basate su test PCR ultra affidabili superano le conclusioni basate su poche centinaia di test basati su anticorpi inaffidabili, ogni giorno. Allo stesso modo, tutti gli studi citati nella meta-analisi di Meyerowitz-Katz collegati sopra (a) traggono conclusioni da un numero esiguo di casi / infezioni / test, oppure (b) utilizzano metodi completamente inaffidabili per stimare il tasso di infezioni, o entrambi .

Darei ai dati dell'intero paese della Corea del Sud (e di altri paesi con test approfonditi) un peso enorme in qualsiasi meta-analisi; i dati della sieroconversione di grandi dimensioni studiano un peso medio (ma non ce ne sono ancora); e piccoli studi di sieroconversione (o studi che stimano solo la prevalenza utilizzando modelli) essenzialmente senza peso. Penso che cercare di affermare di conoscere un tasso più preciso rispetto all'intervallo 1-2% che ho descritto, o che il tasso è significativamente inferiore all'1% per una popolazione media, semplicemente non è supportato dai dati disponibili ora.

NOTA Ciò presuppone un sistema sanitario che non sia sopraffatto. Per un esempio di cosa succede se il sistema viene travolto, vedi Italia: anche da Statista, la Lombardia ha fatto 228k test, 86k segnalati contagi, 15,8k morti. Il rapporto tra test e risultati positivi è inferiore a 3: 1; il tasso di mortalità per infezione basato su infezioni note è del 18%. Quante infezioni totali c'erano che non vengono contate? Ebbene, i dati italiani sulla sieroconversione sono piuttosto scarsi, ma almeno una fonte dice il 4-11% (presumibilmente: da 400.000 a 1,1 milioni di infezioni in Lombardia, con barre di errore molto ampie). Ciò fornisce un IFR dal 2 al 5% (anche con barre di errore molto ampie).

Questa è una risposta terribile. Non risponde alla domanda posta (sul RISCHIO DI MORTALITÀ), la cifra dell'1-2% fornita si basa su congetture personali (ciò che il contributore personalmente 'pensa' sarebbe una stima 'ragionevole'), non cita nessun rapporto o ricerca che incontri il criteri della domanda e la cifra del 2,37% fornita è una stima basata sul CASO (non basata sul numero totale stimato o osservato di INFEZIONI di una popolazione). Come chiaramente e ripetutamente indicato, la domanda cerca DATI e RICERCA basati sul RISCHIO DI MORTALITÀ (anch'essa chiaramente definita), e deve essere COMPLETAMENTE RIFERITA.
@DaleNewton Se pensi che sia una risposta scadente, la tua risposta dovrebbe essere un voto negativo.
@DaleNewton Risponde alla domanda; Sto cercando di stimare il tasso di mortalità per infezione. Perché pensi diversamente? È solo una congettura nella misura in cui dobbiamo giudicare la qualità delle fonti e la gamma di incertezza / generalizzabilità dei dati * in qualche modo *. In questo caso, la mia congettura è che la stima del numero di infezioni dai dati della PCR da set di dati nazionali molto ampi sia meno incerta / più generalizzabile rispetto alla stima mediante sieroconversione o modelli. Descrivo i miei criteri per la selezione della fonte proprio all'inizio e ovviamente ho inserito molti riferimenti.
@DaleNewton "La cifra del 2,37% fornita è una stima basata sul CASO (non basata sul numero totale stimato o osservato di INFEZIONI di una popolazione)" - Questo semplicemente non è vero! Si basa sul numero di risultati PCR positivi da luoghi che eseguono test PCR molto accurati e rapidi come stima del numero reale di infezioni. Se pensi che questo sia basato sul numero di casi (sintomatici), sicuramente non è quello; molti di questi sono asintomatici.
@Alex, i tuoi sforzi hanno apprezzato Alex, ma se, come dici tu, stai "cercando di stimare il tasso di mortalità per infezione", allora non stai rispondendo alla domanda. In primo luogo, per vari motivi, la domanda non richiede stime personali da parte di coloro che hanno risposto alla domanda. Richiede dati pubblicati e ricerche che forniscano questi risultati, o dati grezzi pubblicati e verificabili su popolazioni contenute / esperimenti naturali ecc. Che consentono un semplice calcolo dell'IFR. Si prega di vedere la mia risposta per esempi di questo.
Per quanto riguarda il calcolo del 2,37%, si basa su "11142 infezioni confermate". Come affermato nella stessa fonte che hai citato, quella cifra non è il numero totale di infezioni, né note né stimate, ma piuttosto le "infezioni confermate". Questa cifra, divisa per i decessi, dà il CFR, non l'IFR. Se sei a conoscenza di uno studio o di un rapporto che stima il numero totale di infezioni in Corea del Sud che hanno prodotto 264 decessi, per favore citalo / confermalo per me. Grazie.
@DaleNewton Proverò a trovare dati aggiuntivi dalla Corea del Sud, forse hanno fatto degli studi di sieroconversione. Tuttavia, poiché stanno eseguendo test e tracciamento dei contatti a un livello abbastanza estremo, penso che sia difficile sostenere che non hanno rilevato un numero significativo di infezioni. Fondamentalmente, a questo livello di test, mi aspetto che l'errore derivante dalla mancanza di una piccola frazione del numero totale di infezioni sia molto inferiore all'errore di uno studio di sieroconversione eseguito male.
A tutti: se pensate che questa sia una risposta scadente, la vostra risposta dovrebbe essere di votarla negativamente, non di segnalarla. Su questa risposta sono state sollevate due bandiere e le ho rifiutate entrambe perché ingiustificate. Le bandiere servono a rendere i mod consapevoli di problemi seri, non per il fatto che non sei d'accordo con una risposta. Questo è ciò a cui servono i voti negativi e questa domanda non ne ha finora.
@Carey Gregory. Ho contrassegnato questa risposta perché contiene un'enorme falsa rappresentazione del rischio di mortalità di un virus (e si basa su dati che, per definizione, non producono e non possono produrre il rischio di mortalità). Penso che questo sia un problema serio. Capisco che tu non condividi questa opinione, e nella misura in cui la tua opinione è rappresentativa dei moderatori di Stack Exchange Medical Sciences, non segnalerò risposte di questo tipo in futuro.
@Alex, se sei preoccupato per la qualità delle informazioni qui, non hai solo bisogno di dati aggiuntivi, devi modificare o rimuovere la tua risposta in modo che risponda alla domanda e i dati forniti soddisfino i criteri indicati. Hai fornito stime del CFR (case-fatality ratio), basate su congetture in un caso e dati CFR nell'altro, in risposta a una domanda che richiedeva dati e studi pubblicati e credibili sul RISCHIO DI MORTALITÀ (IFR, non CFR) . La tua risposta è attualmente un esempio del tipo di travisamento del rischio di mortalità descritto nei dettagli della domanda.
@DaleNewton Il problema è che i mod dovrebbero essere esperti in materia per giudicare il tuo disaccordo, e questo non è proprio il nostro ruolo. Forse uno degli altri mod si sentirebbe qualificato, ma io no. Come ho detto, usa i tuoi voti.
Mi piace la discussione di Alex / Dale sulla stima IFR dal CFR basata su un'ampia copertura di test. Forse vale la pena aggiungere alla risposta piuttosto che ai commenti? I miei due centesimi sui contenuti: mi piace l'idea di utilizzare la Corea del Sud, ma supponendo che non abbiano quasi nessun caso non rilevato sembra una forzatura ...


Questa domanda e risposta è stata tradotta automaticamente dalla lingua inglese. Il contenuto originale è disponibile su stackexchange, che ringraziamo per la licenza cc by-sa 4.0 con cui è distribuito.
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